由 dawei Python提供了多种实现并发编程的方式，其中多线程和多进程是两种常见且重要的方法。它们分别适用于不同的场景，理解它们的区别有助于在实际开发中做出更合适的选择。
多线程基于共享内存的模型，适合I/O密集型任务。例如，网络请求或文件读写等操作，由于等待时间较长，使用多线程可以有效提升程序的响应速度。Python中的threading模块提供了创建和管理线程的接口，但需要注意全局解释器锁（GIL）对多线程性能的影响。
AI绘图结果，仅供参考
多进程则利用独立的内存空间，适合CPU密集型任务。由于每个进程都有自己的Python解释器，因此能够绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。multiprocessing模块是Python中实现多进程的主要工具，适用于需要高计算量的场景。
在实际应用中，选择多线程还是多进程取决于任务类型。对于I/O密集型任务，多线程可能更高效；而对于计算密集型任务，多进程通常表现更好。•进程间通信（IPC）比线程间通信（如使用queue或shared memory）更为复杂，这也是选择时需要考虑的因素。
无论选择哪种方式，合理设计并发结构、避免资源竞争和死锁是关键。通过实践和测试，开发者可以更好地掌握Python并发编程的技巧，提高程序的性能与稳定性。